ファジィクラスタリングに基づく道路交通量の予測方式に関する研究(セッション2)
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概要
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本稿では現在から数時間前までの交通量データ(VICSデータ)から、対象地区内の全道路区間(リンク)における、1時間先までの交通量を時系列的に予測する方法を提案する。実際のカーナビゲーションシステム(カーナビ)に使用されているナビ研S規格地図上の全リンクに実際のVICSデータを入力し、セルオートマトン(CA)を用いて交通量の変化を創発させる。またVICSデータが計測されていないリンク、データが欠落しているリンクに対して、ファジィクラスタリングの手法の1つであるファジィc-means法を用いて、近隣のVICSリンクとの距離や交通量、道路種別から該当のリンクの交通量を予測する。従来手法である最近隣法との比較実験の結果、渋滞発生時、解消時において本手法の予測精度が高いことを確認した。
- 2005-03-10
著者
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